Chiến lược phòng ngừa rủi ro giao dịch lưới điện


Ngày tạo: 2024-03-27 18:15:12 sửa đổi lần cuối: 2024-03-27 18:15:12
sao chép: 0 Số nhấp chuột: 1321
1
tập trung vào
1617
Người theo dõi

Chiến lược phòng ngừa rủi ro giao dịch lưới điện

Tổng quan về chiến lược

Chiến lược bảo hiểm rủi ro giao dịch lưới là một chiến lược giao dịch định lượng dựa trên khái niệm giao dịch lưới, kết hợp với tư tưởng bảo hiểm rủi ro. Chiến lược này giúp giảm rủi ro chiến lược bằng cách đặt nhiều lệnh mua và bán trong phạm vi giá dự kiến, do đó, lợi nhuận trong biến động giá. Đồng thời, chiến lược này cũng giới thiệu cơ chế bảo hiểm rủi ro, bằng cách điều chỉnh biên giới lưới một cách động để thích ứng với sự thay đổi của môi trường thị trường.

Nguyên tắc chiến lược

Nguyên tắc cốt lõi của chiến lược này là giao dịch lưới. Đầu tiên, xác định ranh giới trên và dưới của lưới và số lượng các đường lưới dựa trên các tham số được thiết lập bởi người dùng. Sau đó, đặt lệnh mua và bán trên đường lưới: khi giá chạm vào đường lưới, nếu không có lệnh trước đó, sẽ mở vị trí; nếu có lệnh trước đó, sẽ tháo dỡ. Bằng cách này, chiến lược có thể liên tục mở và tháo dỡ vị trí trong biến động giá, do đó kiếm được lợi nhuận.

Trong khi đó, để giảm thiểu rủi ro, chiến lược này cũng đưa ra cơ chế điều chỉnh biên giới lưới động. Tùy thuộc vào sự lựa chọn của người dùng, biên giới trên và dưới của lưới có thể được điều chỉnh tự động theo hai cách: 1) dựa trên giá cao nhất và giá thấp nhất trong thời gian gần đây và xem xét sự dịch chuyển của người dùng; 2) dựa trên đường trung bình di chuyển và xem xét sự dịch chuyển của người dùng. Bằng cách điều chỉnh biên giới lưới động, bạn có thể làm cho lưới luôn luôn xung quanh giá hiện tại, do đó giảm thiểu rủi ro của giá vượt qua biên giới lưới.

Ngoài ra, chiến lược này sẽ chia tổng số tiền thành N phần khi mở vị trí và sử dụng số tiền tương đương cho mỗi lần mở vị trí, do đó giảm rủi ro giao dịch một lần.

Phân tích lợi thế

  1. Khả năng thích ứng: Bằng cách điều chỉnh các ranh giới lưới một cách động, chiến lược có thể thích ứng với các môi trường thị trường khác nhau, có thể tự động điều chỉnh cho lợi nhuận tốt hơn cho cả xu hướng và biến động.

  2. Kiểm soát rủi ro: Chiến lược sử dụng số tiền bằng nhau khi mở vị trí, rủi ro giao dịch đơn lẻ thấp hơn; đồng thời, cơ chế điều chỉnh biên giới lưới động có thể làm giảm nguy cơ giá vượt qua biên giới lưới.

  3. Tần suất giao dịch cao: Vì lưới thường đặt nhiều đơn đặt hàng, nên tần suất giao dịch cao hơn, dễ dàng kiếm lợi nhuận hơn trong tình huống biến động.

  4. Tính linh hoạt của tham số: Người dùng có thể tùy chỉnh theo sở thích của mình, thiết lập số lượng lưới, biên trên và dưới, tham số điều chỉnh động, v.v., để thích nghi với phong cách giao dịch khác nhau.

Phân tích rủi ro

  1. Chế độ này có thể gặp rủi ro lớn hơn nếu giá tiếp tục tăng hoặc giảm một chiều, vượt qua ranh giới của lưới, và sự điều chỉnh động không theo kịp tốc độ thay đổi giá.

  2. Phí xử lý: do tần suất giao dịch chiến lược cao, phí xử lý có thể ảnh hưởng đến thu nhập.

  3. Thiết lập tham số không đúng cách: Nếu tham số được thiết lập không đúng cách, chẳng hạn như số lượng lưới quá nhiều, thiết lập biên lưới không hợp lý, v.v., có thể dẫn đến hiệu suất chính sách kém.

Cách giải quyết: 1) Trong trường hợp có xu hướng, có thể xem xét mức độ điều chỉnh biên giới lưới lớn hơn, hoặc kết hợp với chiến lược xu hướng; 2) Chọn các sàn giao dịch và đồng tiền có phí xử lý thấp hơn; 3) Cần kiểm tra và tối ưu hóa đầy đủ các tham số trước khi hoạt động thực tế.

Hướng tối ưu hóa

  1. Kết hợp với các chiến lược khác: Bạn có thể xem xét kết hợp chiến lược giao dịch lưới với các loại chiến lược khác, chẳng hạn như chiến lược xu hướng, chiến lược quay trở lại trung bình, để tăng khả năng thích ứng và ổn định của chiến lược.

  2. Cải thiện cơ chế điều chỉnh động lực: Cơ chế điều chỉnh động lực trong chiến lược hiện tại tương đối đơn giản, có thể được tối ưu hóa hơn nữa, chẳng hạn như xem xét nhiều yếu tố hơn (như lưu lượng giao thông, tỷ lệ biến động, v.v.) và sử dụng các thuật toán cao cấp hơn (như thuật toán tự thích ứng, thuật toán học máy, v.v.).

  3. Quản lý tài chính tối ưu hóa: Chiến lược hiện tại sử dụng quản lý tài chính bình đẳng, có thể xem xét việc đưa ra các phương pháp quản lý tài chính cao hơn, chẳng hạn như Luật Kelly, phương pháp tối ưu hóa, v.v., để nâng cao hơn nữa hiệu quả sử dụng và thu nhập của tài chính.

  4. Tham gia vào Stop Loss: Dựa trên giao dịch lưới, một số logic của Stop Loss có thể được đưa ra, chẳng hạn như Stop Loss di chuyển, Stop Loss tỷ lệ biến động, để giảm rủi ro chiến lược hơn nữa.

Tóm tắt

Chiến lược bảo hiểm rủi ro giao dịch lưới là một chiến lược giao dịch định lượng có mức độ tự động cao, thích ứng mạnh mẽ và có thể kiểm soát rủi ro. Bằng cách giao dịch lưới và điều chỉnh lưới động, chiến lược có thể kiếm lợi nhuận trong nhiều tình huống và đồng thời có thể kiểm soát rủi ro. Tuy nhiên, chiến lược có thể hoạt động kém trong tình huống xu hướng và phí xử lý có thể ảnh hưởng đến thu nhập, do đó, trong ứng dụng thực tế, cần phải tối ưu hóa và cải tiến thêm. Nói chung, chiến lược này cung cấp một tư duy giao dịch định lượng trưởng thành hơn, đáng để nghiên cứu và áp dụng thêm.

Mã nguồn chiến lược
/*backtest
start: 2024-03-19 00:00:00
end: 2024-03-23 00:00:00
period: 5m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("(IK) Grid Script", overlay=true, pyramiding=14, close_entries_rule="ANY", default_qty_type=strategy.cash, initial_capital=100.0, currency="USD", commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1)
i_autoBounds    = input(group="Grid Bounds", title="Use Auto Bounds?", defval=true, type=input.bool)                             // calculate upper and lower bound of the grid automatically? This will theorhetically be less profitable, but will certainly require less attention
i_boundSrc      = input(group="Grid Bounds", title="(Auto) Bound Source", defval="Hi & Low", options=["Hi & Low", "Average"])     // should bounds of the auto grid be calculated from recent High & Low, or from a Simple Moving Average
i_boundLookback = input(group="Grid Bounds", title="(Auto) Bound Lookback", defval=250, type=input.integer, maxval=500, minval=0) // when calculating auto grid bounds, how far back should we look for a High & Low, or what should the length be of our sma
i_boundDev      = input(group="Grid Bounds", title="(Auto) Bound Deviation", defval=0.10, type=input.float, maxval=1, minval=-1)  // if sourcing auto bounds from High & Low, this percentage will (positive) widen or (negative) narrow the bound limits. If sourcing from Average, this is the deviation (up and down) from the sma, and CANNOT be negative.
i_upperBound    = input(group="Grid Bounds", title="(Manual) Upper Boundry", defval=0.285, type=input.float)                      // for manual grid bounds only. The upperbound price of your grid
i_lowerBound    = input(group="Grid Bounds", title="(Manual) Lower Boundry", defval=0.225, type=input.float)                      // for manual grid bounds only. The lowerbound price of your grid.
i_gridQty       = input(group="Grid Lines",  title="Grid Line Quantity", defval=8, maxval=15, minval=3, type=input.integer)       // how many grid lines are in your grid

f_getGridBounds(_bs, _bl, _bd, _up) =>
    if _bs == "Hi & Low"
        _up ? highest(close, _bl) * (1 + _bd) : lowest(close, _bl)  * (1 - _bd)
    else
        avg = sma(close, _bl)
        _up ? avg * (1 + _bd) : avg * (1 - _bd)

f_buildGrid(_lb, _gw, _gq) =>
    gridArr = array.new_float(0)
    for i=0 to _gq-1
        array.push(gridArr, _lb+(_gw*i))
    gridArr

f_getNearGridLines(_gridArr, _price) =>
    arr = array.new_int(3)
    for i = 0 to array.size(_gridArr)-1
        if array.get(_gridArr, i) > _price
            array.set(arr, 0, i == array.size(_gridArr)-1 ? i : i+1)
            array.set(arr, 1, i == 0 ? i : i-1)
            break
    arr

var upperBound      = i_autoBounds ? f_getGridBounds(i_boundSrc, i_boundLookback, i_boundDev, true) : i_upperBound  // upperbound of our grid
var lowerBound      = i_autoBounds ? f_getGridBounds(i_boundSrc, i_boundLookback, i_boundDev, false) : i_lowerBound // lowerbound of our grid
var gridWidth       = (upperBound - lowerBound)/(i_gridQty-1)                                                       // space between lines in our grid
var gridLineArr     = f_buildGrid(lowerBound, gridWidth, i_gridQty)                                                 // an array of prices that correspond to our grid lines
var orderArr        = array.new_bool(i_gridQty, false)                                                              // a boolean array that indicates if there is an open order corresponding to each grid line

var closeLineArr    = f_getNearGridLines(gridLineArr, close)                                                        // for plotting purposes - an array of 2 indices that correspond to grid lines near price
var nearTopGridLine = array.get(closeLineArr, 0)                                                                    // for plotting purposes - the index (in our grid line array) of the closest grid line above current price
var nearBotGridLine = array.get(closeLineArr, 1)                                                                    // for plotting purposes - the index (in our grid line array) of the closest grid line below current price
strategy.initial_capital = 50000
for i = 0 to (array.size(gridLineArr) - 1)
    if close < array.get(gridLineArr, i) and not array.get(orderArr, i) and i < (array.size(gridLineArr) - 1)
        buyId = i
        array.set(orderArr, buyId, true)
        strategy.entry(id=tostring(buyId), long=true, qty=(strategy.initial_capital/(i_gridQty-1))/close, comment="#"+tostring(buyId))
    if close > array.get(gridLineArr, i) and i != 0
        if array.get(orderArr, i-1)
            sellId = i-1
            array.set(orderArr, sellId, false)
            strategy.close(id=tostring(sellId), comment="#"+tostring(sellId))

if i_autoBounds
    upperBound  := f_getGridBounds(i_boundSrc, i_boundLookback, i_boundDev, true)
    lowerBound  := f_getGridBounds(i_boundSrc, i_boundLookback, i_boundDev, false)
    gridWidth   := (upperBound - lowerBound)/(i_gridQty-1)
    gridLineArr := f_buildGrid(lowerBound, gridWidth, i_gridQty)

closeLineArr    := f_getNearGridLines(gridLineArr, close)
nearTopGridLine := array.get(closeLineArr, 0)
nearBotGridLine := array.get(closeLineArr, 1)